vit和swimtransformer

ViT是指Vision Transformer，是一种将图像分类问题转换为序列问题的模型。它的整体思想是将图像分成多个小块，然后将每个块转换为一个token，利用Transformer模型进行处理。这种方法在海量数据集上进行预训练，并在下游数据集上进行微调，以获得较好的效果。ViT模型是基于Transformer Encoder模型的，关键在于如何将像素转化为时序数据输入到Transformer模型中，同时要避免计算量和维度过大的问题。

SwimTransformer是在ViT的基础上演化而来的模型，是一种在计算机视觉领域取得了显著成果的模型。通过对ViT进行改进和优化，SwimTransformer在CV领域的数据模型中占据了重要地位。

相关问题

swimtransformer

Swin Transformer是一种特别为视觉领域设计的分层Transformer结构。它具有滑动窗口和分层表示的特点。滑动窗口在局部不重叠的窗口中计算自注意力，并允许跨窗口连接。分层结构允许模型适应不同尺度的图像，并且计算复杂度与图像大小呈线性关系。因此，Swin Transformer被称为披着Transformer皮的CNN。它可以用于图像分类、图像分割、目标检测等计算机视觉任务。Swin Transformer借鉴了CNN的分层结构，并且能够像CNN一样扩展到下游任务。它以Vision Transformer（VIT）为起点，吸取了ResNet的精华，通过逐步扩大感受野的方式设计了Transformer。Swin Transformer的成功不是偶然的，而是基于长期的积累和沉淀。\[1\]

论文标题为"Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows"，论文地址为https://arxiv.org/abs/2103.14030。Swin Transformer的设计动机是为了在视觉任务中使用移动窗口的层级式Vision Transformer。\[2\]

在Swin Transformer中，经过多头自注意力计算后，需要将拼接的特征图还原回去，以保持相对位置和语义信息的不变。如果不进行还原，下一次Blocks模块学习的W-MSA将会是混乱的，学习SW-MSA时又会继续拆分和拼接移动过的特征图，导致学到的特征和特征图处于不断打乱的状态。因此，在Swin Transformer中，需要进行特征图的还原操作。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [神经网络学习笔记5——Swin-Transformer网络](https://blog.csdn.net/qq_45848817/article/details/127105956)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [基于pytorch的Swim Transformer代码实现与讲解](https://blog.csdn.net/weixin_44422920/article/details/123398874)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

vit 和 transformer

VIT 和 Transformer 都是深度学习中常用的模型架构，用于处理自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）任务。

VIT（Vision Transformer）是一种基于Transformer架构的视觉模型。传统的计算机视觉模型通常使用卷积神经网络（CNN），但VIT采用了Transformer的注意力机制来处理图像数据。它将输入图像分割成不重叠的图块，并将这些图块转换为序列形式。然后，VIT使用多层的Transformer编码器来学习图块之间的关系，从而实现对图像的理解和分类。

Transformer是一种广泛应用于NLP领域的模型架构，用于处理序列数据。它由多个编码器和解码器堆叠而成，其中每个编码器和解码器均由自注意力机制和前馈神经网络组成。Transformer通过注意力机制来捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系，能够有效地对序列数据进行建模，如文本翻译、文本生成等任务。

总结来说，VIT是一种专门用于处理图像数据的Transformer模型，而Transformer是一种通用的模型架构，适用于处理序列数据，如自然语言处理任务。